Pemrosesan Analitik Online (OLAP), yang umumnya dikenal sebagai OLAP, memainkan peran penting dalam organisasi dan visualisasi data secara efisien. Di era digital saat ini, hampir setiap bisnis mengumpulkan jumlah data yang signifikan, tetapi banyak yang kesulitan dalam menyimpan dan menganalisanya, seringkali menggunakan banyak spreadsheet atau tabel database yang terfragmentasi. Situasi ini menciptakan konsep “neraka spreadsheet”, lingkungan kacau di mana pengelola data dibanjiri dengan file spreadsheet yang sulit diatur, sulit dinavigasi, dan seringkali penuh dengan kesalahan.
Di sinilah OLAP, pemrosesan analitik online, masuk ke dalam gambaran, menawarkan tali penyelamat bagi bisnis yang terjebak dalam kekacauan spreadsheet ini. Sebagai komponen dasar dari berbagai aplikasi gudang data, OLAP memfasilitasi analisis data yang cepat dan dapat disesuaikan, memberdayakan bisnis dengan informasi berharga untuk pengambilan keputusan yang berdasarkan wawasan dan perencanaan strategis.
Memahami OLAP (Pemrosesan Analitik Online): Meningkatkan Organisasi dan Interpretasi Data
Spreadsheet tradisional mengatur data dalam format dua dimensi, terdiri dari baris dan kolom. Setiap data memerlukan entri dalam baris dan kolom, seringkali menyebabkan pengulangan tanggal, produk, atau pelanggan. Pengulangan ini menciptakan spreadsheet yang besar dan cepat menjadi sulit diatur dan sulit dikelola, terutama ketika beberapa individu memiliki akses dan melakukan modifikasi padanya.
Spreadsheet mencerminkan struktur SQL, database relasional, dan gudang data konvensional, yang semuanya menyimpan data dalam tata letak dua dimensi, baris dan kolom, dan menghadapi kendala yang serupa. Misalnya, mengekstraksi data dari database relasional yang luas bisa menjadi tugas yang memakan waktu, dan menyusun ulang hasil untuk menjawab berbagai pertanyaan dapat memerlukan banyak usaha.
Di sisi lain, OLAP memungkinkan data disimpan dalam tiga dimensi atau lebih daripada terbatas pada dua dimensi. Multi-dimensi ini menawarkan beberapa keuntungan. Data, diwakili dalam bentuk kubus, memerlukan entri tunggal untuk setiap titik data, seperti tanggal atau kode SKU, mempercepat pencarian dan menyederhanakan pengambilan data. Selain itu, kubus-kubus ini dapat diiris, dipotong, dan diputar dalam berbagai cara, memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan atau memperluas pencarian dan mengadopsi berbagai strategi untuk memvisualisasikan data.
Fitur-fitur ini menjadikan OLAP sebagai aset penting untuk eksplorasi data dan pemodelan prediktif, menjelaskan mengapa OLAP berfungsi sebagai tulang punggung untuk banyak aplikasi business intelligence (BI).
Mengungkap Konsep Kubus OLAP: Struktur Terotimasi untuk Analisis Data Cepat
Kubus OLAP merupakan struktur data yang secara khusus dioptimasi untuk analisis data berkecepatan tinggi. Struktur ini terdiri dari data numerik, yang disebut sebagai ukuran (measures), yang tersusun sepanjang sumbu tiga dimensi.
Misalnya, ambil kasus sebuah perusahaan yang memilih untuk mengatur data penjualan berdasarkan produk, rentang waktu, dan lokasi untuk analisis perbandingan. Dalam skenario ini, tiga dimensi dari kubus OLAP dapat diidentifikasi sebagai produk, bulan, dan toko. Seiring berjalannya waktu, lapisan-lapisan tambahan dapat dimasukkan, dengan memperkenalkan dimensi tambahan. Sementara lapisan paling atas kubus dapat mengategorikan penjualan berdasarkan toko, lapisan-lapisan tambahan dapat diperkenalkan untuk kota, negara bagian, dan negara. Basis data OLAP multidimensi yang melebihi tiga dimensi sering disebut sebagai hiperkubus.
Sub-kubus dapat dihasilkan dari kubus utama yang lebih besar. Misalnya, lapisan toko dapat berisi sub-kubus yang dibatasi oleh produk, bulan, dan salesperson. Sub-kubus ini menawarkan pandangan data yang lebih rinci dan terfokus, yang lebih memperkaya kemampuan analitis sistem OLAP.
Wawasan Penting Pemrosesan Analitik Online (OLAP)
- OLAP berfungsi sebagai instrumen yang tak tergantikan untuk memeriksa beragam data bisnis, menawarkan wawasan mendalam dan analisis bermakna.
- Keunggulannya mencakup pelacakan dan pengawasan operasi harian perusahaan, sekaligus menjadi alat yang kuat untuk meramalkan masa depan dan perencanaan strategis.
- OLAP memfasilitasi berbagai metode untuk mengurai dan menampilkan data, sehingga optimal untuk kecerdasan bisnis, dukungan keputusan, dan eksplorasi data, dengan demikian meningkatkan pengambilan keputusan berdasarkan informasi dan inisiatif strategis.
Mendekripsi OLAP: Alat Kuat untuk Analisis Data Multi-Dimensi
Perusahaan menggunakan berbagai parameter untuk memantau operasi mereka. Ketika parameter-parameter ini dipantau melalui spreadsheet atau Sistem Manajemen Database Relasional (RDMS), mereka diatur secara logis ke dalam dua dimensi, yang diwakili oleh sumbu ‘x’ dan ‘y’.
Misalkan pelacakan penjualan bulanan, di mana produk mungkin ditampilkan dalam kolom pada sumbu ‘y’ dan bulan-bulan dalam setahun diatur dalam baris pada sumbu ‘x’. Titik potong antara ‘x’ dan ‘y’ akan berisi data penjualan untuk produk tertentu pada bulan tertentu. Namun, bisnis seringkali perlu melacak dimensi tambahan, seperti lokasi, salesperson, diskon yang diberlakukan, dan sebagainya. Pelacakan multi-faset ini memungkinkan para manajer untuk menyelidiki pertanyaan khusus (“Mengapa penjualan produk tertentu turun di Chicago pada bulan Juli?”) dan memperoleh pemahaman menyeluruh tentang kinerja bisnis (“Mengapa pendapatan tetap stagnan meskipun penjualan tahunan meningkat? Apakah diskon berlebihan menjadi faktor?”).
OLAP berperan di sini, memungkinkan penambahan dimensi baru ke kubus data OLAP untuk melacak setiap variabel tersebut. Analis kemudian dapat mengambil sudut pandang apa pun – potongan, bagian, atau sudut kubus – untuk menghasilkan laporan yang menyoroti poin-poin penting yang menarik minat. Ingin menganalisis penjualan produk bulanan di San Francisco? Mudah saja. Perlu membandingkan penjualan selama bulan-bulan dengan diskon tinggi dengan bulan-bulan yang diskonnya lebih rendah? Itu juga mudah dilakukan dengan OLAP.
Lebih lanjut lagi, data ini dapat direpresentasikan secara visual, menyederhanakan identifikasi tren. Perspektifnya dapat diubah dengan hanya memutar kubus. Oleh karena itu, sebuah grafik yang menunjukkan produk mana yang paling laris di New York pada bulan November dapat diubah orientasinya untuk menampilkan bulan-bulan ketika penjualan produk mencapai puncak di New York.
Semua tindakan ini dapat dilakukan dengan cepat dan mudah, memberikan informasi penting yang dibutuhkan perusahaan untuk perencanaan jangka panjang serta pemantauan operasional sehari-hari.
Memahami Mekanisme OLAP: Memproses Analisis Data Cepat dan Mendalam
OLAP unggul dalam melakukan analisis cepat dan komprehensif pada volume data yang substansial. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti gudang data, data mart, atau repositori data terpusat lainnya. Ragam jenis data juga sangat beragam, mulai dari spreadsheet, surel, dan dokumen teks, hingga file audio dan video.
Setelah diekstraksi, data ini disimpan dalam sebuah gudang data (yang mungkin menjadi sumber aslinya), di mana mengalami proses pembersihan dan pemformatan untuk membentuk kubus-kubus OLAP. Kubus-kubus ini selanjutnya dimuat ke dalam server OLAP di mana perhitungan awal dilakukan, mempersiapkan data untuk analisis mendalam. Dengan menggunakan klien OLAP, seorang analis atau pengguna bisnis sekarang dapat mengakses data dari kubus-kubus OLAP dengan menjalankan kueri terhadapnya, memungkinkan ekstraksi informasi yang berarti secara efisien.
Menjelajahi Aplikasi OLAP: Katalis untuk Pengambilan Keputusan Berdasarkan Informasi
Kemampuan OLAP dalam memfasilitasi analisis data yang cepat, fleksibel, dan ad-hoc menjadikannya alat yang sangat kuat untuk pengambilan keputusan yang berdasarkan informasi dalam bisnis. OLAP menonjol sebagai pilihan optimal untuk eksplorasi data (data mining) dan analisis tren, serta untuk melakukan komputasi analitis yang rumit, seperti pemodelan data. Selain itu, atribut-atribut OLAP juga sangat cocok untuk operasi bisnis rutin, termasuk pelaporan keuangan, perencanaan anggaran, dan peramalan penjualan.
OLAP menjadi dasar bagi berbagai aplikasi bisnis, memberikan pondasi untuk Business Intelligence (BI), Business Performance Management (BPM), dan simulasi pemodelan. Keuletan dan kemampuan analitis OLAP menempatkannya sebagai alat yang tak ternilai dalam lanskap strategi bisnis yang didorong oleh data.
Menjelajahi Operasi Analitik yang Dilakukan oleh OLAP
Kubus OLAP memfasilitasi empat jenis analisis data yang mendasar:
- Drill-down (memperdalam) menawarkan pandangan mendalam, mengungkapkan detail-detail halus tentang data. Ini memungkinkan seorang analis untuk menyelidiki lebih lanjut aspek-aspek seperti kinerja produk individual – menilai seberapa baik penjualan produk tersebut di toko fisik dibandingkan dengan penjualan online, atau popularitasnya di berbagai wilayah geografis.
- Roll-ups (mengangkat) bertindak sebagai kebalikan dari drill-downs, memungkinkan analis untuk mengambil perspektif yang lebih luas. Misalnya, daripada memeriksa data penjualan toko demi toko atau salesperson demi salesperson, operasi roll-up memungkinkan analisis berdasarkan kota atau wilayah.
- Slicing dan dicing (membelah dan memotong) membentuk “sub-cube” yang lebih kecil dari kubus OLAP yang lebih besar, menawarkan metode lain untuk mengurai data. Misalnya, seorang analis dapat memotong data berdasarkan periode waktu, fokus pada data penjualan untuk kuartal pertama. Kemudian mereka dapat memotong lagi untuk memperoleh wawasan tentang data penjualan kuartal pertama secara khusus untuk wilayah New England.
- Pivoting atau rotating (mengubah orientasi atau memutar) mengubah orientasi kubus OLAP, sehingga menggantikan satu tampilan data dengan yang lain. Misalnya, alih-alih membandingkan penjualan toko per bulan, analis dapat memutar data untuk membandingkan penjualan bulanan per toko. Operasi ini mencerminkan fungsionalitas pembuatan tabel pivot dalam spreadsheet, namun dengan manfaat tambahan berupa pelaksanaan yang lebih mudah dan memerlukan pelatihan yang lebih sedikit.
Menganalisis Sistem OLAP: Analisis Perbandingan MOLAP, ROLAP, dan HOLAP
Ada tiga jenis dasar sistem OLAP, masing-masing ditandai oleh kelebihan dan kekurangan unik:
- Multidimensional OLAP (MOLAP): Jenis ini mengatur data ke dalam kubus OLAP, menawarkan cara yang paling cepat dan praktis untuk menganalisis data. Sebagai jenis sistem OLAP yang paling umum, MOLAP dihargai karena kemampuannya untuk mengelola, menganalisis, dan menyimpan data secara efisien. Sifatnya yang ramah pengguna membuatnya sangat bermanfaat ketika mengurutkan data dengan berbagai cara. Namun, MOLAP memiliki keterbatasan pada kapasitas data dan intensitas sumber daya, sehingga mungkin lebih lambat untuk kueri yang melibatkan volume data yang lebih besar. Selain itu, tingkat rincian data mungkin kurang komprehensif dibandingkan dengan jenis OLAP lainnya.
- Relational OLAP (ROLAP): ROLAP berinteraksi langsung dengan data dalam basis data relasional, tanpa kebutuhan awal untuk mengorganisir kubus. Keunggulan utamanya adalah kemampuannya untuk menganalisis jumlah data yang luas, memberikan jawaban yang tepat untuk kueri-kueri tertentu. Namun, kelemahannya termasuk potensi perlambatan dalam kinerja Sistem Manajemen Database Relasional (RDMS) dan kebutuhan akan pelatihan khusus untuk menggunakannya secara efektif. Selain itu, keluaran analisisnya bersifat statis, membatasi kemampuan untuk memotong atau memutar data untuk respons kueri yang berbeda.
- Hybrid OLAP (HOLAP): HOLAP menggabungkan organisasi kubus OLAP dengan interaksi langsung dengan data basis data relasional. Gabungan ini memungkinkan HOLAP untuk menggabungkan kecepatan MOLAP dengan skalabilitas ROLAP, memungkinkan analisis cepat dari volume data besar dan rinci dengan berbagai cara. Tantangan utama dengan sistem HOLAP terletak pada kompleksitasnya, sehingga menjadi yang paling menuntut dukungan dan paling sulit digunakan. Kompleksitas ini juga dapat membuat HOLAP menjadi jenis OLAP yang paling mahal untuk diimplementasikan dan dipelihara.
Perbandingan Sistem OLAP
| Tipe Sistem OLAP | Format data | Keuntungan | Kekurangan |
|---|---|---|---|
| MOLAP | kubus OLAP | Menganalisis data dengan cepat dan fleksibel; sistem OLAP termudah untuk dipelajari dan digunakan. | Tidak menangani volume data yang besar dengan baik; memberikan data yang kurang detail. |
| ROLAP | tabel relasional | Cocok untuk volume data yang besar untuk menjawab pertanyaan yang sangat spesifik. | Kecepatan kueri lambat; analisis data bersifat statis. Lebih sulit dipelajari dan digunakan daripada MOLAP. |
| HOLAP | Baik kubus dan format relasional | Dapat dengan cepat menganalisis volume data yang besar dengan berbagai cara. | Bentuk OLAP yang paling kompleks; yang paling sulit digunakan dan paling mahal untuk diterapkan dan dipelihara. |
Tiga jenis utama sistem OLAP yang ditampilkan di sini tercantum dalam urutan peningkatan biaya, kompleksitas — dan kemampuan.
Studi Perbandingan Antara OLAP dan OLTP
Online Transaction Processing (OLTP) berdiri berdampingan dengan Online Analytical Processing (OLAP) sebagai bentuk sistem pemrosesan data lainnya yang banyak digunakan oleh perusahaan. Fungsi utama OLAP melibatkan pemanfaatan data untuk menghasilkan analisis yang berarti, sedangkan OLTP berfokus pada pelaksanaan dan pencatatan transaksi bisnis seperti penjualan. Gudang data umumnya mengambil data dari sistem OLTP dan kemudian menggunakan sistem OLAP untuk analisis mendalam.
OLTP dirancang untuk menangani ratusan hingga ribuan transaksi setiap detik, jika tidak lebih. Untuk memastikan efisiensi dan akurasi pada skala yang besar ini, OLTP menggunakan transaksi yang singkat dan mudah dieksekusi yang dapat segera divalidasi. Transaksi dirancang untuk berhasil sepenuhnya atau dibatalkan sepenuhnya, sehingga basis data OLTP menjadi sumber yang dapat diandalkan untuk transaksi yang sudah final. Yang penting, sistem ini dirancang untuk mencegah transaksi apa pun menghalangi penyelesaian transaksi lainnya. Aplikasi umum OLTP meliputi Mesin Anjungan Tunai Mandiri (ATM), perdagangan elektronik, pemrosesan pembayaran kartu kredit, sistem reservasi online, alat pencatatan, dan lain sebagainya.
Sebaliknya, OLAP dirancang untuk menyelidiki data historis dan transaksional. Aplikasinya tidak melibatkan transaksi komersial yang memerlukan respons waktu nyata, tetapi biasanya digunakan untuk kecerdasan bisnis, eksplorasi data, analisis tren, serta pelaporan keuangan, perencanaan anggaran, dan peramalan.
Intinya, OLTP dapat dianggap sebagai pembangkit data yang kemudian dianalisis oleh OLAP.
Membandingkan OLTP vs OLAP
| PEMROSESAN TRANSAKSI ONLINE (OLTP) | PEMROSESAN ANALISIS ONLINE (OLAP) |
|---|---|
| Melacak, merekam, dan mengelola data transaksional | Bekerja dengan data transaksional dan historis |
| Jumlah data lebih kecil (100 MB hingga 10 GB) | Jumlah data lebih besar (1 TB hingga 100 PB) |
| Mendukung operasi bisnis sehari-hari | Mendukung pengambilan keputusan bisnis |
| Hanya menerima pertanyaan sederhana | Dapat digunakan untuk query yang kompleks |
| Memproses data lebih cepat | Memproses data lebih lambat |
| Melakukan operasi baca dan tulis | Hanya melakukan operasi baca |
OLTP dan OLAP adalah sistem yang benar-benar berbeda yang dirancang untuk melayani tujuan yang berbeda: transaksi komersial (OLTP) dan analitik bisnis (OLAP).
Keunggulan Pemrosesan Analitik Online (OLAP): Analisis Data Cepat dan Intuitif, dan Lainnya
OLAP menawarkan analisis data dan pelaporan yang cepat dan intuitif, memberikan kemudahan penggunaan yang memungkinkan manajer bisnis dan analis untuk melakukan operasi ini secara independen. Otonomi ini mengurangi kebutuhan untuk spesialis IT dan ilmuwan data dengan keahlian yang berbeda.
Penciptaan laporan ad hoc yang efisien: Pengorganisasian data ke dalam kubus OLAP memberdayakan pengguna untuk dengan cepat merumuskan laporan ad hoc dengan memotong dan memotong data kubus. Pengguna dapat dengan mudah menghasilkan tampilan visual tentang penjualan produk untuk bulan, tahun, toko, atau negara tertentu.
Kemampuan untuk mengotomatiskan laporan rutin: Salah satu manfaat signifikan dari OLAP terletak pada kemampuannya untuk mengotomatiskan laporan standar, seperti laporan yang dihasilkan per kuartal. Fitur ini menghemat waktu yang besar dan meminimalkan kemungkinan kesalahan pelaporan. Data relevan dapat langsung mengalir ke dalam kubus OLAP, menghindari kebutuhan pengumpulan dan validasi manual.
Dengan memberdayakan perusahaan untuk memaksimalkan manfaat dari data mereka, OLAP mendorong pengambilan keputusan yang lebih baik, efisiensi operasional yang lebih tinggi, waktu respons yang lebih cepat, dan posisi yang lebih kompetitif dalam lanskap bisnis.
Potensi Masalah Pemrosesan Analitik Online (OLAP): Ketergantungan pada IT, dan Lainnya
Meskipun OLAP memiliki kemampuan untuk mengurangi ketergantungan pengguna bisnis pada tim IT, namun hal itu tidak menghilangkan ketergantungan tersebut — dan di sinilah letak kelemahan utamanya.
Integrasi dengan gudang data menjadi prasyarat: OLAP tidak dapat mengakses data transaksional secara langsung tanpa integrasi terlebih dahulu ke dalam gudang data. Di sini, data harus mengalami proses pemformatan sebelum dapat dianalisis. Langkah ini dapat memakan waktu, menjaga ketergantungan pengguna bisnis pada spesialis IT yang harus menyiapkan fondasi sebelum kueri dapat dijalankan.
Perubahan struktur data memerlukan sumber daya yang besar: Selain itu, setiap perubahan pada struktur data kubus OLAP memerlukan pembaruan komprehensif untuk seluruh kubus. Tugas ini membutuhkan keahlian IT dan dapat menjadi proses yang memakan waktu.
Potensi terjadinya bottlenecks dan penundaan: Dengan banyaknya kebutuhan dari pengguna bisnis dan sumber daya IT yang sering terbatas, ketergantungan ini dapat berubah menjadi bottlenecks yang signifikan. Penundaan dalam proyek OLAP dapat terjadi, dan tanpa analisis berkualitas, kemampuan bisnis untuk merespons perubahan pasar dengan cepat dapat terhambat.
Kueri OLAP mungkin memerlukan keahlian khusus: Kendala potensial lainnya adalah bahwa meskipun menjalankan kueri OLAP biasanya mudah dilakukan, tidak semua pengguna bisnis mungkin memiliki keterampilan yang diperlukan. Dalam kasus seperti itu, pengguna mungkin harus mengandalkan seorang analis data atau pihak lain untuk menjalankan kueri atas nama mereka, memperlambat proses dan menambah kompleksitas.
Potensi Masalah Pemrosesan Analitik Online (OLAP): Ketergantungan pada IT, dan Lainnya
Meskipun OLAP memiliki kemampuan untuk mengurangi ketergantungan pengguna bisnis pada tim IT, namun hal itu tidak menghilangkan ketergantungan tersebut — dan di sinilah letak kelemahan utamanya.
Integrasi dengan gudang data menjadi prasyarat: OLAP tidak dapat mengakses data transaksional secara langsung tanpa integrasi terlebih dahulu ke dalam gudang data. Di sini, data harus mengalami proses pemformatan sebelum dapat dianalisis. Langkah ini dapat memakan waktu, menjaga ketergantungan pengguna bisnis pada spesialis IT yang harus menyiapkan fondasi sebelum kueri dapat dijalankan.
Perubahan struktur data memerlukan sumber daya yang besar: Selain itu, setiap perubahan pada struktur data kubus OLAP memerlukan pembaruan komprehensif untuk seluruh kubus. Tugas ini membutuhkan keahlian IT dan dapat menjadi proses yang memakan waktu.
Potensi terjadinya bottlenecks dan penundaan: Dengan banyaknya kebutuhan dari pengguna bisnis dan sumber daya IT yang sering terbatas, ketergantungan ini dapat berubah menjadi bottlenecks yang signifikan. Penundaan dalam proyek OLAP dapat terjadi, dan tanpa analisis berkualitas, kemampuan bisnis untuk merespons perubahan pasar dengan cepat dapat terhambat.
Kueri OLAP mungkin memerlukan keahlian khusus: Kendala potensial lainnya adalah bahwa meskipun menjalankan kueri OLAP biasanya mudah dilakukan, tidak semua pengguna bisnis mungkin memiliki keterampilan yang diperlukan. Dalam kasus seperti itu, pengguna mungkin harus mengandalkan seorang analis data atau pihak lain untuk menjalankan kueri atas nama mereka, memperlambat proses dan menambah kompleksitas.
Memilih Solusi OLAP yang Tepat
Terdapat banyak sistem OLAP yang tersedia di pasar, dengan beberapa atribut kunci yang membedakan alat-alat unggulan dari yang lain. Faktor-faktor membedakan ini meliputi fitur teknis seperti lapisan metadata yang kuat, kapasitas untuk operasi database paralel, dan protokol keamanan yang ketat, serta manfaat bisnis seperti eksekusi kueri yang cepat, antarmuka pengguna yang intuitif, dan total biaya kepemilikan yang rendah.
Pertimbangan utama adalah memilih rangkaian alat OLAP yang kompatibel dengan gudang data yang sudah ada dan sistem IT lainnya, serta memiliki daya yang cukup untuk mengatasi kebutuhan bisnis. Jumlah pelatihan yang diperlukan untuk efektif menggunakan sistem juga harus dipertimbangkan dalam proses pengambilan keputusan.
Menjalankan Pemrosesan Analitik Online (OLAP)
Pelaksanaan OLAP dapat sangat berbeda tergantung pada perangkat lunak yang dipilih, sumber data yang mengalir ke sistem, dan tujuan bisnis yang mendasari implementasinya. Setiap industri atau lini bisnis akan menunjukkan kebutuhan unik yang menentukan jenis data yang akan dianalisis, sumbernya, dan struktur kubus OLAP. Setiap bisnis akan memiliki kebutuhan pelaporan khusus – dan mungkin bahkan preferensi pengguna individu. Manajer bisnis mungkin menyukai dashboard, sementara analis mungkin menemukan antarmuka web lebih berguna.
Tim keuangan mungkin menggunakan solusi OLAP untuk menganalisis data yang berasal dari sistem Enterprise Resource Planning (ERP), sementara institusi kesehatan mungkin menggunakan solusi lain untuk menilai data pasien dari sistem Electronic Health Record (EHR). Dalam setiap skenario ini dan banyak lainnya, metode implementasi OLAP akan sangat berbeda.
Kesimpulannya
Terlepas dari khususitas implementasinya, pemrosesan analitis online dapat memberikan manfaat signifikan bagi sebagian besar bisnis modern. Kemampuan OLAP untuk menganalisis data dalam skala besar dengan cepat, tepat, dan dinamis memberikan keunggulan bagi bisnis dalam merespons perubahan arah strategis, serta membimbing keputusan taktis sehari-hari.
Pertanyaan Umum tentang Pemrosesan Analitik Online (OLAP)
Apa yang membedakan OLAP dari OLTP?
Sistem OLTP dirancang untuk menjalankan transaksi dengan cepat dan akurat, seperti memproses pembayaran kartu kredit. Sebaliknya, sistem OLAP disesuaikan untuk menganalisis data transaksional dan historis, mendukung berbagai aplikasi, termasuk kecerdasan bisnis dan pelaporan keuangan.
Bisakah Anda memberikan contoh penggunaan OLAP?
Bayangkan sebuah perusahaan manufaktur yang menggunakan OLAP untuk menyelidiki penjualan produknya. Dengan memanfaatkan kubus OLAP, perusahaan tersebut dapat mengidentifikasi kinerja berbagai produk pada waktu-waktu tertentu dalam setahun, di berbagai wilayah, dan dengan berbagai tingkat harga. Selain itu, perusahaan dapat menggunakan skenario hipotetis, menganalisis bagaimana penjualan dapat dipengaruhi oleh diskon atau kampanye promosi selama bulan tertentu atau di wilayah tertentu.
Bagaimana OLAP berinteraksi dengan gudang data?
OLAP tidak dapat langsung memproses data transaksional. Sebagai gantinya, data ini harus pertama-tama disimpan dan terstruktur dalam gudang data. Data dari gudang ini kemudian digunakan untuk mengisi kubus OLAP.
Apa peran OLAP dalam eksplorasi data (data mining)?
Setelah data dari gudang disusun dalam kubus OLAP, aplikasi eksplorasi data dapat menyelidiki data kubus ini dengan berbagai cara. Hal ini membantu untuk mengidentifikasi tren dan mendeteksi pola-pola penting dalam data.
